这段代码两次重采样分别是对什么 for ii=1:N for jj=1:N Xsetpre(ii,jj) = process_equation(particle(ii,jj),k)+B*(sqrt(u_Q)*randn+gamrnd(1,1))+sqrt(Q)randn+gamrnd(1,1); % Xsetpre(ii,jj) = process_equation(particle(ii,jj),k)+B(sqrt(u_Q)*randn)+sqrt(Q)*randn;%采样获得N个粒子 ypart =detection_equation(Xsetpre(ii,jj),k); %预测值 vhat = y0 - ypart; weight(ii,jj)=1/(det(R)^(1/2))exp(-1/2vhat'*inv(R)*vhat)+ 1e-99; end %归一化 wsumii = sum(weight(ii,:)); weight_ii=weight(ii,:)./wsumii; Xset_ii=Xsetpre(ii,:); weight_pre=weight; particle_pre=Xsetpre; % 重采样 if ResampleStrategy==1 outIndex = randomR(weight_ii); %随机重采样 elseif ResampleStrategy==2 outIndex = residualR(weight_ii); %残差重采样 elseif ResampleStrategy==3 outIndex = systematicR(weight_ii); %系统重采样 elseif ResampleStrategy==4 outIndex = multinomialR(weight_ii); %多项式重采样 end %U(jj) %x(ii) weight_ii=weight_ii(outIndex); part_ii=Xset_ii(outIndex); particle(ii,:)=part_ii; weight(ii,:)=weight_ii; X_ii(ii)=mean(part_ii); end wsumjj = sum(sum(weight),2); weight_u=weight./wsumjj; weight_jj=(sum(weight_u,2))'; Xset_jj=X_ii; % 重采样 if ResampleStrategy==1 outIndex = randomR(weight_jj); %随机重采样 elseif ResampleStrategy==2 outIndex = residualR(weight_jj); %残差重采样 elseif ResampleStrategy==3 outIndex = systematicR(weight_jj); %系统重采样 elseif ResampleStrategy==4 outIndex = multinomialR(weight_jj); %多项式重采样 end weight_jj=weight_jj(outIndex); part_jj=Xset_jj(outIndex); Xo=mean(part_jj)

时间: 2024-03-29 16:35:02 浏览: 29
这段代码进行了两次重采样,第一次重采样是对粒子的行进行重采样,第二次重采样是对粒子的列进行重采样。在第一次重采样后,粒子的行被重新赋予权重并进行重采样,得到新的一组粒子行。在第二次重采样中,利用第一次重采样后得到的粒子行,对粒子的列进行重采样,得到最终的估计状态量。重采样的目的是为了防止粒子的权重过于集中,导致粒子退化现象,从而提高滤波精度。
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for j = index:index+N_babies(i)-1是什么意思

这行代码是在生成采样后的粒子索引向量时使用的。其中: - index 表示当前还未生成采样后的粒子索引向量的位置,初始化为 1; - N_babies(i) 表示第 i 个粒子被采样到的次数; - 所以 index:index+N_babies(i)-1 表示从 index 开始,连续生成 N_babies(i) 个采样后的粒子索引,因为每个粒子可以被采样多次,所以需要连续生成相应的次数。 例如,如果第 3 个粒子被采样到了 2 次,且当前的 index 为 5,则 index:index+N_babies(3)-1 就表示从第 5 个位置开始,连续生成 2 个 3,也就是在第 5 和第 6 个位置上填充 3。

r = y(1:N);这句代码是什么意思

这句代码的作用是从 `y` 中取出前 `N` 个元素作为采样后的信号 `r`。其中,`N` 表示采样点数,根据采样频率和信号频率计算得到。具体地,采样后的时间间隔为 `ts = 1/fs`,信号的周期为 `T = 1/fc`,则采样点数 `N` 的计算公式为: ``` N = ceil(T/ts) = ceil(fc/fs) ``` 根据这个公式,我们可以计算出采样点数 `N`,然后从 `y` 中取出前 `N` 个元素作为采样后的信号 `r`,并进行接下来的信道模拟、接收端采样、解调和误码率计算等操作。这样就可以通过 MATLAB 仿真来验证无线通信系统的性能,了解系统的优缺点,为系统设计和优化提供参考。

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这段代码为什么进行二级重采样 for ii=1:N for jj=1:N Xsetpre(ii,jj) = process_equation(particle(ii,jj),k)+B*(sqrt(u_Q)*randn+gamrnd(1,1))+sqrt(Q)*randn+gamrnd(1,1); % Xsetpre(ii,jj) = process_equation(particle(ii,jj),k)+B*(sqrt(u_Q)*randn)+sqrt(Q)*randn;%采样获得N个粒子 ypart =detection_equation(Xsetpre(ii,jj),k); %预测值 vhat = y0 - ypart; weight(ii,jj)=1/(det(R)^(1/2))*exp(-1/2*vhat'*inv(R)*vhat)+ 1e-99; end %归一化 wsumii = sum(weight(ii,:)); weight_ii=weight(ii,:)./wsumii; Xset_ii=Xsetpre(ii,:); weight_pre=weight; particle_pre=Xsetpre; % 重采样 if ResampleStrategy==1 outIndex = randomR(weight_ii); %随机重采样 elseif ResampleStrategy==2 outIndex = residualR(weight_ii); %残差重采样 elseif ResampleStrategy==3 outIndex = systematicR(weight_ii); %系统重采样 elseif ResampleStrategy==4 outIndex = multinomialR(weight_ii); %多项式重采样 end %U(jj) %x(ii) weight_ii=weight_ii(outIndex); part_ii=Xset_ii(outIndex); particle(ii,:)=part_ii; weight(ii,:)=weight_ii; X_ii(ii)=mean(part_ii); end wsumjj = sum(sum(weight),2); weight_u=weight./wsumjj; weight_jj=(sum(weight_u,2))'; Xset_jj=X_ii; % 重采样 if ResampleStrategy==1 outIndex = randomR(weight_jj); %随机重采样 elseif ResampleStrategy==2 outIndex = residualR(weight_jj); %残差重采样 elseif ResampleStrategy==3 outIndex = systematicR(weight_jj); %系统重采样 elseif ResampleStrategy==4 outIndex = multinomialR(weight_jj); %多项式重采样 end weight_jj=weight_jj(outIndex); part_jj=Xset_jj(outIndex); Xo=mean(part_jj)

function [Xo,particle]=particle_filter_u2(particle,y0,B,R,Q,N,k,u_Q,ResampleStrategy) for ii=1:N for jj=1:N Xsetpre(ii,jj) = process_equation(particle(ii,jj),k)+B*(sqrt(u_Q)*randn+gamrnd(1,1))+sqrt(Q)*randn+gamrnd(1,1); % Xsetpre(ii,jj) = process_equation(particle(ii,jj),k)+B*(sqrt(u_Q)*randn)+sqrt(Q)*randn;%采样获得N个粒子 ypart =detection_equation(Xsetpre(ii,jj),k); %预测值 vhat = y0 - ypart; weight(ii,jj)=1/(det(R)^(1/2))*exp(-1/2*vhat'*inv(R)*vhat)+ 1e-99; end %归一化 wsumii = sum(weight(ii,:)); weight_ii=weight(ii,:)./wsumii; Xset_ii=Xsetpre(ii,:); weight_pre=weight; particle_pre=Xsetpre; % 重采样 if ResampleStrategy==1 outIndex = randomR(weight_ii); %随机重采样 elseif ResampleStrategy==2 outIndex = residualR(weight_ii); %残差重采样 elseif ResampleStrategy==3 outIndex = systematicR(weight_ii); %系统重采样 elseif ResampleStrategy==4 outIndex = multinomialR(weight_ii); %多项式重采样 end %U(jj) %x(ii) weight_ii=weight_ii(outIndex); part_ii=Xset_ii(outIndex); particle(ii,:)=part_ii; weight(ii,:)=weight_ii; X_ii(ii)=mean(part_ii); end wsumjj = sum(sum(weight),2); weight_u=weight./wsumjj; weight_jj=(sum(weight_u,2))'; Xset_jj=X_ii; % 重采样 if ResampleStrategy==1 outIndex = randomR(weight_jj); %随机重采样 elseif ResampleStrategy==2 outIndex = residualR(weight_jj); %残差重采样 elseif ResampleStrategy==3 outIndex = systematicR(weight_jj); %系统重采样 elseif ResampleStrategy==4 outIndex = multinomialR(weight_jj); %多项式重采样 end weight_jj=weight_jj(outIndex); part_jj=Xset_jj(outIndex); Xo=mean(part_jj);

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